La integridad de datos y su efecto en la toma de decisiones: el futuro del BI

Descubre los retos que los datos nos deparan y déjate sorprender con las novedades en cuanto a integridad de datos y BI.


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Debido a su auge en los últimos años, la inversión actual en tecnologías de Business Intelligence y herramientas analíticas ha ido en aumento. Pero es importante asegurarse también de que la integridad de los datos sea proporcional, ya que ésta es la única manera de poder alcanzar las metas planteadas.

El desembolso en herramientas de BI no necesariamente generará un retorno en la inversión por el mero hecho de adquirirlas e implementarlas. Es necesario hacer, de forma previa, un minucioso análisis en cuanto a calidad de datos.

Los riesgos a los que la empresa deberá enfrentarse cuando no garantiza unos mínimos en cuanto a integridad de datos, pasan por la imposibilidad misma de procesarlos y, aún en mayor medida, de convertirlos en información relevante para la toma de decisiones. El resultado es una falta de perspectiva absoluta que acrecienta las desviaciones, separando cada vez más a la organización de la consecución de sus objetivos estratégicos.

 

Integridad de datos y toma de decisiones, los desafíos

Cuando el volumen de la información a gestionar va en aumento y el tiempo para hacerlo disminuye cada vez más rápido hay que plantearse:

- Que en los años venideros habrá que enfrentarse a tipos de datos más complejos de los que se han venido manejando hasta el momento (donde los datos estructurados han sido el estándar de uso en los sistemas operacionales por norma general).

- Los mayores desafíos vendrán de la mano de Big Data y los datos semiestructurados y no estructurados, como resultado de la difusión de uso de las redes sociales.

- La voz de cliente se perfila como un factor de significativa relevancia a la hora de resolver muchas cuestiones que conciernen la proyección de la empresa y su competitividad.

- Business Intelligence ha dejado de ser únicamente una forma de estudiar el comportamiento del negocio en el pasado, para entenderse como una práctica que permite abordar iniciativas analíticas en tiempo real (BI operacional o cercano a tiempo real) apoyándose en las nuevas tecnologías.

- Las diferentes necesidades del negocio dictarán la forma en que se explotará la información, ya sea para estudiar el comportamiento pasado o entender en tiempo real qué está ocurriendo, adquiriendo así la capacidad de tomar decisiones conforme las situaciones o eventos se vayan produciendo.

 

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